【摘 要】
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提出一种基于ANN概率生成模型的爬坡事件大数据场景预测方法,通过构建计及累积密度函数和高阶矩自相关函数的多目标适应度函数,实现了分布特征一致性和时序特征一致性。基于
【机 构】
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UniversityofTexasatDallas,武汉大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51107090）
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提出一种基于ANN概率生成模型的爬坡事件大数据场景预测方法,通过构建计及累积密度函数和高阶矩自相关函数的多目标适应度函数,实现了分布特征一致性和时序特征一致性。基于多目标适应度函数的遗传算法对概率生成模型参数进行迭代寻优,得到大数据场景,并通过场景捕捉带内挖掘出的爬坡事件概率特征评价该预测方法。选取国外某风场实际数据进行算例计算和统计分析,结果表明多目标函数较单目标函数的统计结果更为精确,而且该大数据场景预测方法可以较准确地估计出爬坡事件的特征量,证明了该方法的正确性,为大数据场景生成方法和爬坡事件预测模
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